ChatGPT กับการวิจัยและจัดการงานที่ซับซ้อนด้วยตัวเอง

ในยุคที่ AI กำลังขยายขอบเขตความสามารถไปอย่างรวดเร็ว เราได้เห็นภาพของโมเดลอย่าง ChatGPT ที่ไม่ได้แค่ทำหน้าที่ตอบคำถามเท่านั้น แต่ยังสามารถใช้เครื่องมือและแหล่งข้อมูลภายนอกร่วมกันได้อย่างน่าทึ่ง คลิปวิดีโอล่าสุดจาก OpenAI เผยให้เห็นถึงการพัฒนาที่น่าสนใจของ ChatGPT ในการทำงานร่วมกับเครื่องมือเสริมต่างๆ เพื่อช่วยให้บรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อนมากขึ้นได้โดยอัตโนมัติและแม่นยำขึ้น เรื่องนี้ทำให้เราต้องหยุดคิดว่า AI ในอนาคตจะช่วยเปลี่ยนวิธีการทำงานและการใช้ชีวิตของเราได้อย่างไรบ้าง

ความสัมพันธ์ระหว่างโมเดลกับเครื่องมือ: การทำงานแบบสมดุล

จุดเด่นของพัฒนาการนี้คือความสัมพันธ์แบบ "สมดุล" หรือ symbiosis ระหว่างโมเดล AI กับเครื่องมือที่มันใช้ โดยโมเดลที่ดีต้องมีเครื่องมือที่ดีรองรับ ขณะเดียวกันเครื่องมือที่ดีจะช่วยให้โมเดลใช้งานได้เต็มศักยภาพมากขึ้น สิ่งนี้ทำให้เกิดการพัฒนาแบบต่อเนื่องและเสริมกันไปเรื่อยๆ เช่นเดียวกับวงจรที่ไม่มีวันหยุด

ความรู้สึกที่ผู้พัฒนาระบุไว้คือ “บางครั้งก็รู้สึกทึ่งกับสิ่งที่ AI ทำได้เหนือความคาดหมาย” ซึ่งเกิดขึ้นบ่อยครั้งอย่างน้อยสัปดาห์ละครั้ง นั่นแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่คาดไม่ถึงและความยืดหยุ่นของระบบที่พัฒนาขึ้นเรื่อยๆ

ตัวอย่างการใช้จริง: การวางแผนและการค้นคว้าข้อมูลเชิงลึก

ตัวอย่างที่น่าสนใจจากคลิป คือการที่ ChatGPT สามารถค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับงบประมาณประจำปีของเมือง San Francisco รวมถึงค่าใช้จ่ายและรายรับ เพื่อช่วยวางแผนกิจกรรมต่างๆ ได้อย่างครบถ้วนและแม่นยำ เช่น การวางแผนคืนเดตกับคู่รัก หรือการค้นหาตัวเลือกสำนักงานในสิงคโปร์ รวมถึงการจองตั๋วเข้าชมการแข่งขันเทนนิสที่ Palm Springs ในปีหน้า

สิ่งที่น่าประทับใจคือระบบสามารถทำงานได้ด้วยตัวเอง โดยที่ผู้ใช้งานแทบไม่ต้องยุ่งเกี่ยวมากนัก บางครั้งผู้ใช้เพียงแค่ปิดโน้ตบุ๊กแล้วไปหยิบกาแฟมา เพราะ AI กำลังทำงานเบื้องหลังอย่างต่อเนื่อง

การผสานเครื่องมือหลากหลายรูปแบบ

ChatGPT ได้รับการออกแบบให้ใช้งานกับเครื่องมือหลายประเภท เช่น visual browser ที่ช่วยคลิกและเลื่อนดูข้อมูลบนหน้าเว็บได้เหมือนมนุษย์ และ text browser สำหรับอ่านข้อความ นอกจากนี้ยังมีระบบไฟล์ที่ช่วยให้ AI สามารถอ่านและวิเคราะห์ไฟล์ PDF เพื่อค้นหาข้อมูลที่ต้องการได้อย่างละเอียด

ขั้นตอนแรกของ AI คือการค้นหาวันเวลาของการแข่งขันเทนนิส จากนั้นจึงรวบรวมข้อมูลทั้งหมดและเริ่มสร้างงานนำเสนอ PowerPoint เพื่อให้ผู้ใช้เห็นภาพรวมได้ง่ายขึ้น

การคำนวณและเชื่อมต่อข้อมูลส่วนตัว

AI ยังสามารถประเมินเวลาการเดินทาง เช่น คำนวณว่าต้องใช้เวลาประมาณหนึ่งชั่วโมงในการเดินทางจากจุดเริ่มต้นไปยังสนามบิน SFO โดยคำนึงถึงสภาพการจราจรจริง ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวางแผน

นอกจากนี้ยังมีการเชื่อมต่อกับระบบที่ช่วยให้ AI เข้าใจตัวตนของผู้ใช้ได้ดีขึ้นผ่าน “connectors” ทำให้คำแนะนำและการจัดการงานตรงกับความต้องการและบริบทของแต่ละคนมากขึ้น

ผลลัพธ์และประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ

ในตอนท้ายของกระบวนการ AI แจ้งเตือนผู้ใช้ผ่านโทรศัพท์หรือโน้ตบุ๊ก เมื่อตัวช่วยพร้อมแล้ว เช่น ค้นพบร้านอาหารชื่อ Kewsakabe ซึ่งเป็นตัวเลือกที่ดี รวมถึงการหาและจัดเตรียมรูปภาพสำหรับสำนักงานที่น่าสนใจ และจัดรูปแบบ Excel ตามคำสั่งที่ได้รับ

ความแม่นยำและความรวดเร็วของ AI ในการทำงานที่ซับซ้อนเหล่านี้ช่วยลดเวลาที่ใช้ในการจัดการข้อมูลลงอย่างมาก ผู้พัฒนาย้ำว่า หาก AI สามารถทำงานส่วนที่ใช้เวลานานได้ถึง 90-95% ก็ถือว่าเป็นการประหยัดเวลาได้มากและมีประโยชน์อย่างชัดเจน

บทสรุปส่งท้ายจากทีมงาน Insiderly

• การพัฒนา AI ที่ผสานกับเครื่องมือช่วยทำให้การทำงานซับซ้อนเป็นไปได้ด้วยตัวเองและแม่นยำขึ้นมาก
• ความสัมพันธ์ระหว่างโมเดล AI กับเครื่องมือช่วยเสริมศักยภาพกันและกันอย่างต่อเนื่อง
• การใช้งานจริงแสดงให้เห็นว่าระบบช่วยลดเวลาทำงานที่ใช้แรงและซับซ้อนได้อย่างมาก
• การเชื่อมต่อข้อมูลส่วนตัวกับ AI เพิ่มความเหมาะสมของข้อเสนอและคำแนะนำ
• แนวทางนี้น่าจะเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้ AI กลายเป็นผู้ช่วยที่แท้จริงในชีวิตประจำวันและการทำงาน

โดยรวมแล้ว เรามองว่านี่คือก้าวสำคัญที่แสดงให้เห็นว่า AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือช่วยตอบคำถาม แต่กำลังกลายเป็นผู้ช่วยที่ทำงานเชิงลึกและจัดการงานแทนเราได้ในหลายๆ ด้าน ซึ่งน่าจะสร้างโอกาสใหม่ๆ ในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและการใช้ชีวิตอย่างแท้จริง

คำศัพท์เฉพาะทางเพิ่มเติม

• Visual Browser: เครื่องมือที่ช่วยให้ AI สามารถคลิก เลื่อน และโต้ตอบกับหน้าเว็บได้เหมือนมนุษย์
• Text Browser: โปรแกรมหรือเครื่องมือที่ช่วย AI อ่านและประมวลผลข้อมูลข้อความจากเว็บหรือไฟล์ต่างๆ
• Connectors: ระบบที่เชื่อมโยงข้อมูลส่วนตัวหรือบริบทของผู้ใช้กับ AI เพื่อให้คำแนะนำและการทำงานเหมาะสมกับแต่ละคน